2024年是不是转行AI产品经理的机会?

首先从一个公司的微观角度来谈谈这一年来公司对AI看法的转变。一年前自己在某大厂做了一件小事:在商家后端嵌入一个小功能:智能生成商品卖点描述,商品评价描述。那时候是一个边缘项目,我们对接的AI 底层团队基本没什么活儿可以接,拿着锤子到处找钉子。而今年,他们的情况好很多,各种钉子来找他们这个“锤子”。

2. 宏观视角

从宏观角度看一下今年这一波的AI产品(主要指以ChatGPT, Mid journey为代表的生成式AI产品)的发展。AI的概念早在70年前就已经提出,按照当时对AI的定义,我们早在ChatGPT, Mid journey之前就已经是处处AI了(比如搜索、推荐、自动调度系统等)。放在今天,AI的概念有了更高的要求: 更加像一个“普通人”进行综合、常识性的思考和输出。 所以,当今年的ChatGPT、Mid journey出来之后,完全符合AI的这一概念:通用且可以输出。仿佛一个孩子经过几年的精心抚养,终于到了语言、绘画的爆发期,可以像一个大人那样和我们进行对话了。

目前主流的观点认为这一波AI是第四次工业革命时代。每个新兴产业(比如工业革命、移动互联网)都有四个发展阶段,当下的生成式AI我认为还处于技术驱动的时期。未来3-10年会是产业革命(以产品驱动)的时期,按照这个周期,如果从现在开始行动成为一名AI+产品经理,未来3年你大概率会有一些大的收获。

2.1 为什么说现在是技术驱动阶段

你是不是觉得AI 很酷,很好玩,但就是落不了地。算法工程师觉得自己的技术很牛,接近高中生的智力水平,某些方面可以达到专家水平,但真正被用起来的场景目前也就是程序员用的最多,这也就是为什么我认为现在仍然是这一波通用人工智能的技术革命(以工程师为主导)的阶段。

2.2 为什么是3-10年

参考之前的搜索革命,从技术向产业革命(产品经理、企业家主导)大概需要3-10年的时间(比如百度最初2005年左右以技术驱动立本,后来到2016年莆田系事件之后才开始重视产品,可惜为时已晚, 大概是十年时间)。

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如果你认可这一观点,接下来聊聊如何能成为一名AI产品经理

3. 如何做

  1. 当前阶段既然是技术驱动,那么作为产品经理,当然需要理解底层的技术,以期和技术人员产生共鸣,和在技术能力范围内设计产品。

这一波AI背后的技术是深度学习。深度学习最早的概念–连接派其实在AI诞生之初就产生了,但是由于种种原因,其发展长期受到抑制。而在最近十年,因为算力、数据的大爆发,传统机器学习算法无法解决海量数据的学习,而这正是深度学习生长的肥沃土壤,于是才在2010s得到了学术界的“正名”,今年2023年的产品可以说是基于深度学习技术得到大规模应用元年,Open AI用大力做了一个MVP, 验证了深度学习技术在通用能力上是可行的。

\2. 其次,AI 产品经理之所以为产品经理,底层逻辑依然不变,即:toC 产品需要理解心理学,toB产品需要理解商业、经济、公司管理。但是AI时代,这些底层的外在表现可能会有所变革,催生新的需求。举个例子,在chatGPT之前,我是通过某个事件的关键词来搜索的,比如我要调研搜索技术的应用,我在搜索框里会输入”李彦宏“,”谷歌“,“百度”;在chatGPT之后,我习惯于这样输入“如何调研搜索技术的应用”, “搜索技术主要有哪些应用”,你瞧,我从事实性调研,转变成了开放性调研。这就是用户在AI时代诞生的新诉求。这种新诉求会在不同领域有不同表现,甚至有人说,在AI时代,所有的产品都值得重造一遍。所以,持续保持产品经理对需求洞察的敏锐,并有意识思考AI时代下需求的变化, 这是基本功。

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\3. 最后,构建一个自己喜欢的产品,如果没有机会,思考、输出也是一种好的学习手段。

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啰里啰嗦说了一堆,总而言之一句话,现在是产品经理成长的最好时期,你当下准备会在2-3年内带来收获。

如何学习大模型 AGI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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👉AGI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉AGI大模型实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉AGI大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式:

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